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Explore AI Agent Skills & Claude Prompts

Discover open-source agent skills for Claude Code, Codex, ChatGPT, and any tool that uses SKILL.md.

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cqrs-tradeoffs

by j5ik2o
star 79

CQRS(Command Query Responsibility Segregation)における一貫性・可用性・スケーラビリティの トレードオフ分析と設計判断を支援する。CAP定理に基づくCQRSの評価軸、イベントソーシングとの 組み合わせによる影響、読み書きモデルの分離戦略を提供する。アーキテクチャ設計、技術選定、 既存システムのCQRS導入検討時に使用。 対象言語: 言語非依存(Java, Kotlin, Scala, TypeScript, Go, Rust, Python等すべて)。 トリガー:「CQRSを採用すべきか」「読み書き分離の設計」「結果整合性の判断」 「イベントソーシングを組み合わせるべきか」「CQRSのトレードオフ」「CQRSの可用性」 「CQRSのスケーラビリティ」「書き込みモデルと読み込みモデルの分離」 といったCQRS設計判断関連リクエストで起動。

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schedule Updated 3 months ago
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cqrs-aggregate-modeling

by j5ik2o
star 79

CQRS/ESが集約の境界定義とモデリングに与える影響を解説する。CQRSを導入すると集約は コマンド実行に必要な最小限の状態のみ保持すればよくなり、読み取り責務はリードモデルに 委譲できる。大きすぎる集約の軽量化、集約境界の再定義、イベントによる状態管理を支援する。 集約設計、CQRS導入時のモデリング見直し、パフォーマンス問題の解決時に使用。 対象言語: 言語非依存。 トリガー:「CQRSで集約が変わる」「集約が大きすぎる」「集約にメッセージ1000件」 「集約の更新が重い」「CQRS導入で集約を見直す」「集約を軽量化したい」 「集約にクエリ用データが混ざっている」「集約の境界を再定義」 といったCQRS/モデリング関連リクエストで起動。

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schedule Updated 3 months ago
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cqrs-to-event-sourcing

by j5ik2o
star 79

CQRSの実装においてイベントソーシングが必然的に必要となる理由を論理的に説明する。 C側からQ側へのデータ同期問題(計算された値の同期不可、トリガーの限界、ポーリングの スケーラビリティ問題、ダブルコミット問題)を段階的に分析し、イベントを真のデータソースに する設計への到達過程を示す。CQRS導入検討、アーキテクチャ設計時に使用。 対象言語: 言語非依存。 トリガー:「CQRSにイベントソーシングは必要か」「C側とQ側の同期方法」 「CQRSでモデルを分ける必要はないのか」「リードモデルの更新方法」 「なぜイベントソーシングが必要か」「ダブルコミット問題」「CQRSの同期問題」 「CQRSはESなしでも動くか」といったCQRS/ES必然性関連リクエストで起動。

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schedule Updated 3 months ago
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deepresearch-readme

by j5ik2o
star 79

GitHub OSS向け README.md の作成・改善・レビューを支援する。What/Why/How to start/Help/Maintainers の軸で情報を整理し、最短で動かせる Quickstart と docs への導線を構成する。 READMEの新規作成、既存READMEの再構成、READMEレビュー、ドキュメント分割の判断時に使用する。 トリガー:「READMEを作って」「READMEを改善して」「Quickstartを追加して」 「GitHub向けREADMEテンプレ」「READMEをレビューして」などのREADME関連リクエスト。

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schedule Updated 3 months ago
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aggregate-transaction-boundary

by j5ik2o
star 79

集約とトランザクション境界の関係を明確化し、複数集約を単一トランザクションに含めるアンチパターンを 検出・是正する。集約は強い整合性境界であり、ユースケースで複数集約を更新する場合は結果整合性を 使うべきという原則を適用する。コードレビュー、ユースケース設計、リファクタリング時に トランザクション境界の問題を検出する場合に使用。 対象言語: 言語非依存(Java, Kotlin, Scala, TypeScript, Go, Rust, Python等すべて)。 トリガー:「複数集約を同じトランザクションで更新している」「ユースケースに@Transactionalがある」 「集約間の整合性をどう取るか」「Sagaパターンを使うべきか」「トランザクション境界の設計」 「1トランザクション1集約」「結果整合性の実装」「集約をまたぐトランザクション」 といったトランザクション境界関連リクエストで起動。

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backward-compat-governance

by j5ik2o
star 79

後方互換性がゴミコードを量産する構造を検出し、互換性を「契約と撤去計画」として管理する ガバナンスを支援するスキル。公開API境界の明確化、非推奨化サイクル(deprecation cycle)の 制度化、互換層の局所化(Adapter/Strangler Fig)、契約テスト(CDC)による互換性検証、 AI生成コードの互換性ゲート設計を含む。コードレビュー、API設計、リファクタリング、 レガシー移行時に互換性起因の技術的負債を防ぐために使用。 対象言語: 言語非依存(Java, TypeScript, Go, Python, Rust等すべて)。 トリガー:「後方互換性を保ちたい」「非推奨APIをどうする」「互換層が増えてきた」 「レガシー移行の戦略」「API設計レビュー」「互換性のためのコードが多い」 「deprecation policyを作りたい」「破壊的変更の管理」といった互換性管理関連リクエストで起動。

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schedule Updated 3 months ago
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breach-encapsulation-naming

by j5ik2o
star 79

getterの濫用を防ぐための命名規約スキル。ドメインモデルでgetterが必要な場合(永続化、JSON変換など)に `breachEncapsulationOf` プレフィックスを付与することで、カプセル化を破っていることを明示する。 これにより、Tell Don't Ask原則の違反を未然に防ぎ、getterの意図しない使用を抑制する。 コードレビュー、新規実装、リファクタリング時にgetter設計が必要な場合に使用。 対象言語: Java, Kotlin, Scala, TypeScript, Python, Go, Rust。 トリガー:「getterの命名規約」「カプセル化を破るgetter」「永続化用のgetter」 「breachEncapsulation」「getterを作りたいが濫用を防ぎたい」といったgetter命名関連リクエストで起動。

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clean-architecture

by j5ik2o
star 79

クリーンアーキテクチャを採用しているプロジェクト向けの設計・レビュー支援。4層構造(ドメイン層、 ユースケース層、インターフェースアダプタ層、インフラストラクチャ層)に基づく。特にインフラ層は 横断的関心事(ロギング、設定管理)のみ、永続化やRPCはインターフェースアダプタ層に配置すべき という原則を適用する。トリガー:「クリーンアーキテクチャで」「クリーンアーキテクチャに従って」 「クリーンアーキテクチャのレビュー」など、クリーンアーキテクチャを明示的に指定した場合のみ起動。 一般的な「設計レビュー」「アーキテクチャ相談」では起動しない。

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creating-rules

by j5ik2o
star 79

Creates Claude Code rules (.claude/rules/*.md) with YAML frontmatter and path-specific scoping. Use when creating project rules, coding standards, or conditional guidelines for specific file types.

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cross-aggregate-constraints

by j5ik2o
star 79

集約間の制約チェック(「集約Aのユースケースで集約Bの状態を確認したい」)に対する 設計判断を支援する。Sagaの誤用検出、ビジネス要件の問い直し、CQRS/ESにおける 技術的制約の理解、不整合データの許容判断を含む。 コードレビュー、アーキテクチャ設計、要件分析時に集約間の制約問題に直面した場合に使用。 対象言語: 言語非依存。 トリガー:「集約間の制約チェック」「他の集約の状態を確認したい」「Sagaで制約チェック」 「ブランドに商品が紐づいているか確認」「集約間のバリデーション」 「イベントソーシングで逆引き」「集約をまたぐビジネスルール」「CQRS/ESの制約」 「コマンド側からリードモデルを参照していい?」「ユースケースで他の集約を参照」 といった集約間制約関連リクエストで起動。

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custom-linter-creator

by j5ik2o
star 79

各プログラミング言語の既存リンターエコシステムを活用してカスタムlintルールを作成するスキル。 人間向けではなくAIエージェント向けのリンターであり、エラーメッセージはAIに対する修正指示プロンプトとして機能する。 Rust(dylint)、TypeScript/JavaScript(ESLint)、Python(pylint)、Go(golangci-lint)等、 言語ごとの標準的な方法でカスタムルールを `lints/` ディレクトリに作成する。 以下の場合に使用する: (1) プロジェクト固有のコーディングルールをAIに強制させたいとき、 (2) 違反時にAIが読める修正指示を出力するlintルールを作りたいとき、 (3) 命名規則・構造パターン・一貫性ルールをAI駆動のリンティングで強制したいとき。 トリガー: 「リンタールールを作成」「lintルールを追加」「このパターンを強制」 「AIリンター」「カスタムlint」「コードルール」「命名ルール」「構造ルール」 「create a linter rule」「add a lint rule」「enforce this pattern」「AI linter」。

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ddd-module-pattern

by j5ik2o
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DDDのモジュールパターンに基づくドメイン層パッケージングガイド。技術駆動パッケージング (entities/, value-objects/, services/, repositories/等)を検出し、ドメイン用語ベースの パッケージングへの修正を促す。ドメイン層においてモジュール名がユビキタス言語の一部となるよう導く。 トリガー:「ドメイン層のパッケージ構造」「DDDのモジュール設計」「技術駆動パッケージングを直したい」 「entities/フォルダをやめたい」「ドメインパッケージのレビュー」等のドメインモジュール関連リクエストで起動。

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Browse Agent Skills by Occupation

23 major groups · 867 SOC occupations

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Explore agent skills organized by their primary use case

SKILLMD / CREATORS AND OCCUPATION CATEGORIES

Explore the agent skills ecosystem by occupation and creator

SkillMD is not just a keyword search box. It is an open map that organizes public skills by occupation, creator, and repository, helping you see which workflows, judgment criteria, and domain habits people are writing for AI agents.

Then follow creators and GitHub repositories back to the source: compare the skills a team maintains, whether the repo is active, and how the README frames the work before you open, install, or reuse anything.

Use it three ways: learn an unfamiliar field by occupation, study how creators organize skills, then use source context to decide what is worth opening or reusing.

01 Map a field

Browse 23 occupation groups and 867 SOC roles to learn what skills exist in adjacent domains and how they break down real work.

02 Follow creators

Use creator and repository pages to inspect maintained skill collections, recent updates, and source context before trusting a result.

03 Search with sources

Search 1.7M+ collected skills, then use occupation tags, creators, and GitHub source context to decide what is worth opening.

Start with the occupation map, then follow creators and repositories back to real code. SkillMD helps explain why a skill is worth opening, not only what it is named.

SEO KNOWLEDGE HUB & TECHNICAL OVERVIEW

Standardizing Agent Capabilities with SKILL.md and Model Context Protocol (MCP)

In the rapidly evolving landscape of artificial intelligence, LLM agents (Large Language Model agents) have transitioned from simple text predictors to autonomous problem solvers. To orchestrate complex, multi-step agentic workflows, developers require a standardized format to specify agent capabilities, prompt instructions, system rules, and database bindings. This is where SKILL.md and the Model Context Protocol (MCP) have emerged as standard developer paradigms. SkillMD serves as the central directory for indexing, exploring, and sharing these critical agent configurations.

Our open-source registry currently tracks over 1.7 million collected SKILL.md configurations and system prompts. By compiling agent configurations from active developers on GitHub, we bridge the gap between prompt engineering research and production execution. Whether you are building agents with Anthropic's Claude Code, OpenAI's GPT-4, Google's Gemini, or local models using Ollama and LlamaIndex, standardized skill definitions ensure your agents behave predictably across different runtime environments.

What is the Model Context Protocol (MCP)?

The Model Context Protocol (MCP) is an open-source standard designed to connect LLMs to data sources, developer tools, and external environments. MCP establishes a bidirectional communication channel between client applications (like Cursor, Claude Desktop, or custom agent systems) and servers hosting data or capabilities. Standardizing instructions via SKILL.md enables LLMs to query databases, read local files, execute terminal commands, and integrate third-party APIs. SkillMD allows you to find ready-to-run MCP servers and prompt instructions for various occupations and technical tasks.

The Structure of a Professional SKILL.md File

A valid SKILL.md configuration is designed to be easily read by humans and parsed by LLMs. It contains precise system instructions, trigger conditions, required parameters, and execution examples. Below is the typical architectural blueprint of a professional agent skill:

  • Metadata & Core Scope: Declares the name of the skill, author details, target models, and a description of the capability.
  • Triggers & Intent Detection: Details semantic triggers that help the agent decide when to invoke this skill.
  • System Prompts: Explicit system-level instructions that direct the agent's behavior, personality, safety guardrails, and formatting preferences.
  • Capabilities & Tools: Lists the files, databases, or APIs the agent must access to complete the tasks.
  • Few-Shot Examples: Demonstrates real inputs and outputs, helping the model generalize behavior through in-context learning.

Optimizing Agent Workflows for Modern LLMs

Writing effective agent skills requires deep knowledge of prompt engineering. With the release of advanced reasoning models like Claude 3.5 Sonnet, ChatGPT o1, and DeepSeek-V3, prompt templates must focus on structured thinking. Developers are encouraged to use XML tags (e.g., <thought>, <context>, and <rules>) to isolate execution boundaries. Standardized prompts prevent agents from suffering from context drift, ensuring that long-running tasks remain aligned with the initial system parameters.

Exploring by SOC Occupations and Creator Profiles

What makes SkillMD unique is its taxonomy. Instead of simple text search, we parse and organize files according to the Standard Occupational Classification (SOC) system. This means you can discover skills written for Computer and Mathematical roles, Business and Financial operations, Legal, Design, and and Educational Instruction fields. By tracking creator profiles, developers can study how different teams organize their custom instructions, compare version updates, and fork public configs for specialized enterprise use cases.

SkillMD operates as a high-performance index running on a fast Go backend and a highly responsive Astro SSR frontend. All search queries execute in milliseconds, featuring smart debouncing to prevent multiple API requests while keeping user data secure. Join our community of developers to standardize your AI agent instructions and optimize your LLM prompting workflows today.

8 QUESTIONS

Frequently Asked Questions

A practical guide to agent skills: what they are, how to inspect them, and how SkillMD helps you explore the ecosystem.